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for文は、様々なプログラミング言語で使われている制御構造です。for文に定義している条件から外れるまで、for文内の命令文を繰り返し実行します。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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条件付き欠損値穴埋め方法(Pandas)

YOSHITAKEH

総合スコア21

for

for文は、様々なプログラミング言語で使われている制御構造です。for文に定義している条件から外れるまで、for文内の命令文を繰り返し実行します。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2018/12/03 11:45

実現したいこと

  • NaN(欠損値)を特定の値で穴埋めをしたい
  • 特定の値の条件はSexとSportで絞り込んだAgeの平均値

例:
ID3のNaNには、Sex=F,Sport=Swinの平均Age=25が補完される
ID6のNaNには、Sex=F,Sport=Runの平均Age=35が補完される
ID9のNaNには、Sex=M,Sport=Swimの平均Age=35が補完される

  • For文にて穴埋めを繰り返したい。

以下、pandas.daftaframeです。

IDSexAgeSport
1F20Swim
2F30Swim
3FNaNSwim
4F30Run
5F40Run
6FNaNRun
7M40Swim
8M50Swim
9MNaNSwim
10M50Run
11M60Run
12MNaNRun

実現に向けて考えたこと

**STEP01. **
SexとSportの値を指定して、列(Age)を抽出

Python

1df[(df['Sport']=='Swim')&(df['Sex']=='F')]["Age"] 2

**STEP02. **
fillna()メソッドにて、平均値(mean())を代入

python

1df.fillna(df[(df['Sport']=='Judo')&(df['Sex']=='M')]["Age"].mean())

**STEP03. **
1と2を、SportとSexの全ての組み合わせに対して、for文で回す

python

1 2sportlists = df['Sport'].unique().tolist() 3 4for i in sportlists: 5df[(df['Sport']==i)&(df['Sex']=='M')]["Age"].fillna(df[(df['Sport']==i)&(df['Sex']=='M')]["Age"].mean())

解決したいこと

Sportの要素は、実際は50個程度あるため、For文或いは何らかの手法で繰り返し処理をしたいのですが、
fillna()が反映さない(実行しても値が変わらない)のです。

どなた様か、このようなケースにおいて、どのようなアプローチがシンプルで効率的なものか教えて頂けますでしょうか。

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ベストアンサー

Python

1df['Age'] = df.groupby(['Sex','Sport'])['Age'].apply(lambda d: d.fillna(d.mean()))

投稿2018/12/03 12:06

magichan

総合スコア15898

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YOSHITAKEH

2018/12/03 12:20

magichan様、ご回答ありがとうございます。大変参考になります。おかげさまで、無事に解決できました。本当に助かりました。
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